Исследование заведений общественного питания в Москве¶

Описание проекта:

Инвесторы из фонда «Shut Up and Take My Money» решили попробовать себя в новой области и открыть заведение общественного питания в Москве. Заказчики ещё не знают, что это будет за место: кафе, ресторан, пиццерия, паб или бар, — и какими будут расположение, меню и цены.

В нашем распоряжени датасет с заведениями общественного питания Москвы, составленный на основе данных сервисов Яндекс Карты и Яндекс Бизнес на лето 2022 года. На его основе будет составлена презентация по итогам анализа.

Ход исследования:

  • Обзор данных.
  • Предобработка данных.
  • Анализ заведений общественного питания Москвы.
  • Иследование: открытие кофейни.
  • Написание общего вывода.
  • Презентация по итогам анализа

Оглавление:

  1. Открытие данных
  2. Предобработка данных
  3. Анализ данных
    • 3.1 Количество объектов общественного питания по категориям
    • 3.2 Количество посадочных мест объектов общественного питания по категориям
    • 3.3 Соотношение сетевых и несетевых заведений по количеству
    • 3.4 Соотношение сетевых и несетевых заведений по категориям
    • 3.5 Топ-15 популярных сетей в Москве
    • 3.6 Распределение категорий заведений по административным районам Москвы
    • 3.7 Распределение средних рейтингов по категориям заведений
    • 3.8 Фоновая картограмма (хороплет) со средним рейтингом заведений каждого района.
    • 3.9 Заведения датасета на карте
    • 3.10 Топ-15 улиц по количеству заведений
    • 3.11 Улицы с одним объектом общепита
    • 3.12 Значения средних чеков заведений
    • Вывод
  4. Иследование: открытие кофейни

1. Открытие данных¶

In [1]:
import pandas as pd
import os
import datetime as dt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.express as px 
from plotly import graph_objects as go
import warnings as wr
wr.filterwarnings('ignore')
from folium import Map, Choropleth
from folium import Map, Marker
from folium.plugins import MarkerCluster
import json

#напишем функцию для открытия файла 
def read_file(file_name):
    path1 = os.path.join('/datasets/', file_name)
    path2 = os.path.join(file_name)
    if os.path.exists(path1):
        df=pd.read_csv(path1)
        return df
    elif os.path.exists(path2):
        df=pd.read_csv(path2)
        return df
    else:
        print('File is not found')
In [2]:
#выгрузим df
moscow_places = read_file('moscow_places.csv')
In [3]:
#напишем функцию для просмотра информации о таблице
def inf(data):
    display(data.head())
    
    #Выведем общую информацию о кол-ве и формате, количество и процент пропущенных значений для каждого столбца
    display(pd.DataFrame(
    {'count': data.count(), #кол-во данных
    'count NaNs': data.isna().sum(), #кол-во пропусков
    'NaNs,%': (round((data.isna().mean() * 100), 2)), #процент пропусков     
    'types': data.dtypes}) #тип данных
        .style.format({'NaNs,%': '{:.2f}'})
        .bar(color='#FFA07A', vmin=0, subset=['NaNs,%'], align='zero')
        .set_caption('информация о данных'))

    print('Количество дубликатов:', data.duplicated().sum()) #Выведем количество дубликатов
    print('Доля дубликатов: {:.2%}'.format(data.duplicated().sum()/len(data))) #Выведем % дубликатов
In [4]:
inf(moscow_places)
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
0 WoWфли кафе Москва, улица Дыбенко, 7/1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.878494 37.478860 5.0 NaN NaN NaN NaN 0 NaN
1 Четыре комнаты ресторан Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.875801 37.484479 4.5 выше среднего Средний счёт:1500–1600 ₽ 1550.0 NaN 0 4.0
2 Хазри кафе Москва, Клязьминская улица, 15 Северный административный округ пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... 55.889146 37.525901 4.6 средние Средний счёт:от 1000 ₽ 1000.0 NaN 0 45.0
3 Dormouse Coffee Shop кофейня Москва, улица Маршала Федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.881608 37.488860 5.0 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.0 0 NaN
4 Иль Марко пиццерия Москва, Правобережная улица, 1Б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.881166 37.449357 5.0 средние Средний счёт:400–600 ₽ 500.0 NaN 1 148.0
информация о данных
count count NaNs NaNs,% types
name 8406 0 0.00 object
category 8406 0 0.00 object
address 8406 0 0.00 object
district 8406 0 0.00 object
hours 7870 536 6.38 object
lat 8406 0 0.00 float64
lng 8406 0 0.00 float64
rating 8406 0 0.00 float64
price 3315 5091 60.56 object
avg_bill 3816 4590 54.60 object
middle_avg_bill 3149 5257 62.54 float64
middle_coffee_cup 535 7871 93.64 float64
chain 8406 0 0.00 int64
seats 4795 3611 42.96 float64 
Количество дубликатов: 0
Доля дубликатов: 0.00%

Описание данных таблицы moscow_places:
name — название заведения;
address — адрес заведения;
category — категория заведения, например «кафе», «пиццерия» или «кофейня»;
hours — информация о днях и часах работы;
lat — широта географической точки, в которой находится заведение;
lng — долгота географической точки, в которой находится заведение;
rating — рейтинг заведения по оценкам пользователей в Яндекс Картах (высшая оценка — 5.0);
price — категория цен в заведении, например «средние», «ниже среднего», «выше среднего» и так далее;
avg_bill — строка, которая хранит среднюю стоимость заказа в виде диапазона, например:\

  • «Средний счёт: 1000–1500 ₽»;
  • «Цена чашки капучино: 130–220 ₽»;
  • «Цена бокала пива: 400–600 ₽».
  • и так далее;

middle_avg_bill — число с оценкой среднего чека, которое указано только для значений из столбца avg_bill, начинающихся с подстроки «Средний счёт»:

  • Если в строке указан ценовой диапазон из двух значений, в столбец войдёт медиана этих двух значений.
  • Если в строке указано одно число — цена без диапазона, то в столбец войдёт это число.
  • Если значения нет или оно не начинается с подстроки «Средний счёт», то в столбец ничего не войдёт.

middle_coffee_cup — число с оценкой одной чашки капучино, которое указано только для значений из столбца avg_bill, начинающихся с подстроки «Цена одной чашки капучино»:

  • Если в строке указан ценовой диапазон из двух значений, в столбец войдёт медиана этих двух значений.
  • Если в строке указано одно число — цена без диапазона, то в столбец войдёт это число.
  • Если значения нет или оно не начинается с подстроки «Цена одной чашки капучино», то в столбец ничего не войдёт.

chain — число, выраженное 0 или 1, которое показывает, является ли заведение сетевым (для маленьких сетей могут встречаться ошибки):

  • 0 — заведение не является сетевым
  • 1 — заведение является сетевым

district — административный район, в котором находится заведение, например Центральный административный округ;
seats — количество посадочных мест.\

2. Предобработка данных¶

Проверка на дубликаты
Названия заведений и адреса могут скрывать неявные дубликаты. Приведем строки к нижнему регистру и проверим на дубликаты.

In [5]:
#приведем строки к нижнему регистру
moscow_places['name'] = moscow_places['name'].str.lower()
moscow_places['address'] = moscow_places['address'].str.lower()

Также проверим по неполному совпадению строк, выделив название, адрес и округ заведения.

In [6]:
moscow_places[moscow_places.duplicated(['name', 'address', 'district'])]
Out[6]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
215 кафе кафе москва, парк ангарские пруды Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.881438 37.531848 3.2 NaN NaN NaN NaN 0 NaN
1511 more poke ресторан москва, волоколамское шоссе, 11, стр. 2 Северный административный округ пн-чт 09:00–18:00; пт,сб 09:00–21:00; вс 09:00... 55.806307 37.497566 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 188.0
2420 раковарня клешни и хвосты бар,паб москва, проспект мира, 118 Северо-Восточный административный округ пн-чт 12:00–00:00; пт,сб 12:00–01:00; вс 12:00... 55.810677 37.638379 4.4 NaN NaN NaN NaN 1 150.0
3109 хлеб да выпечка кафе москва, ярцевская улица, 19 Западный административный округ NaN 55.738449 37.410937 4.1 NaN NaN NaN NaN 0 276.0

Обнаружили 4 неявных дубликата, мало вероятно, что по одному адресу расположены заведения с одинаковым названием. Удалим их.

In [7]:
#удалим дубликаты
moscow_places = moscow_places.drop_duplicates(subset=['name', 'address', 'district'], keep="last")
moscow_places.shape #проверим количество заведений
Out[7]:
(8402, 14)

Рассмотрим данные о сетевых заведениях:

In [8]:
#количество заявленных сетевых заведений
moscow_places.query('chain==1').groupby('name').agg({'name':'count'}).count()
Out[8]:
name    747
dtype: int64

Заявлено 747 сетевых заведений, проверим так ли это на самом деле. Логично предположить, что в сети будет более 1го заведения. Проверим пересечение заведений по названию.

In [9]:
#для удобства выведем отдельную таблицу
table = pd.pivot_table(moscow_places,
                       index=["name", "chain"],
                       aggfunc={'name': 'count'})
table.shape
Out[9]:
(5548, 1)
In [10]:
#заявлена как сеть и имеет более 1го заведения
table.query('chain==1 & name>1').count()
Out[10]:
name    685
dtype: int64

685 сетей имеют более 1го заведения, что разнится с заявленными данными, можно предположить, что другие заведения этих сетей либо не указаны, либо находятся в другом регионе.

In [11]:
#заявлена как не сеть и имеет более 1го заведения
display(table.query('chain==0 & name>1'))
table.query('chain==0 & name>1').sum()
#table.query('chain==0 & name>1').index.tolist() # проверим названия
name
name chain
bb grill 0 2
carrots and beans 0 2
di villaggio 0 2
espresso bar 0 2
han cook 0 2
... ... ...
чудо печка 0 2
чудо тандыр 0 2
шаурма 0 43
шашлык на углях 0 2
шашлычная 0 6

65 rows × 1 columns

Out[11]:
name    462
dtype: int64

Можем наблюдать повторяющиеся названия заведений. Некоторых из них действительно являются сетевыми ("di villaggio" и "bb grill" ), по большинству же нет оснований полагать, что они относятся к одной сети ("шаурма", "шашлычная").
Т.к. только малая часть из 462 заведений может оноситься к сетевым, то эти данные мы не будем заполнять вручную.
В данных chain есть разногласия, стоит внимательнее подойти к сбору данных.

Создадим столбец street с названиями улиц из столбца с адресом.

In [12]:
#выведем только улицу из адреса
moscow_places['street']=moscow_places['address'].apply(lambda x: x.split(', ')[1])

Создадим столбец is_24/7 с обозначением, что заведение работает ежедневно и круглосуточно (24/7):

  • логическое значение True — если заведение работает ежедневно и круглосуточно
  • логическое значение False — в противоположном случае
In [13]:
#создадим столбец is_24/7
moscow_places.insert(loc=5, column='is_24', value=moscow_places['hours'].apply(lambda x: True if x == 'ежедневно, круглосуточно' else False))
In [14]:
moscow_places.head()
Out[14]:
name category address district hours is_24 lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street
0 wowфли кафе москва, улица дыбенко, 7/1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 False 55.878494 37.478860 5.0 NaN NaN NaN NaN 0 NaN улица дыбенко
1 четыре комнаты ресторан москва, улица дыбенко, 36, корп. 1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 False 55.875801 37.484479 4.5 выше среднего Средний счёт:1500–1600 ₽ 1550.0 NaN 0 4.0 улица дыбенко
2 хазри кафе москва, клязьминская улица, 15 Северный административный округ пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... False 55.889146 37.525901 4.6 средние Средний счёт:от 1000 ₽ 1000.0 NaN 0 45.0 клязьминская улица
3 dormouse coffee shop кофейня москва, улица маршала федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 False 55.881608 37.488860 5.0 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.0 0 NaN улица маршала федоренко
4 иль марко пиццерия москва, правобережная улица, 1б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 False 55.881166 37.449357 5.0 средние Средний счёт:400–600 ₽ 500.0 NaN 1 148.0 правобережная улица

Вывод:

  • привели строки к нижнему регистру
  • тип данных соответствует
  • явные дубликаты отсутствуют
  • удалили 4 неявных дубликата
  • датасет содержит информацию о 8402 заведениях. Представлены 752 сети
  • в данных chain есть разногласия, стоит внимательнее подойти к сбору данных
  • в данных имеются пропуски в столбцах:
  • hours — информация о днях и часах работы \

-price — категория цен в заведении
-avg_bill — средняя стоимость заказа
-middle_avg_bill — оценка среднего чека
-middle_coffee_cup — число с оценкой одной чашки капучино
-chain — сетевое заведение или нет\

Заполнить пропуски не предоставляется возможным, поэтому оставили их как есть. Даже для сетевых заведений цены, график работы и стредняя стоимость заказа могут отличаться в зависимости от расположения и трафика.
Пропуски в chain также нет возможности восстановить, как мы видели ранее, названия заведений могут совпадать, что не позволит точно определить, что заведение сетевое или нет. И не для всех сетевых указаны все заведения.\

  • создали столбец street с названиями улиц из столбца с адресом
  • cоздали столбец is_24/7 с обозначением, что заведение работает ежедневно и круглосуточно (24/7)

3. Анализ данных¶

3.1 Количество объектов общественного питания по категориям¶

In [15]:
# создадим сводную по категориям
category = pd.pivot_table(moscow_places,
                       index=["category"],
                       values=["name"],
                       aggfunc="count").sort_values(by='name', ascending=False).reset_index()
category['ratio,%']=round (category['name']/category['name'].sum()*100, 2)

(category
 .style
 .hide_index()
 .format({'ratio,%': '{:.2f}'})
 .bar(color='lightgreen', vmin=0, subset=['name'], align='zero')
 .bar(color='lightgreen', vmin=0, subset=['ratio,%'], align='zero')
 .set_caption('Распределение заведений по категориям'))
Out[15]:
Распределение заведений по категориям
category name ratio,%
кафе 2377 28.29
ресторан 2041 24.29
кофейня 1413 16.82
бар,паб 765 9.10
пиццерия 633 7.53
быстрое питание 603 7.18
столовая 315 3.75
булочная 255 3.03

Рассмотрим распределение количества объектов общественного питания по категориям

In [16]:
# строим столбчатую диаграмму 
fig = px.bar(category.sort_values(by='name', ascending=False), # загружаем данные и заново их сортируем
             x='name', # указываем столбец с данными для оси X
             y='category', # указываем столбец с данными для оси Y
             color='category', #добавим цвет
             text='name' # добавляем аргумент, который отобразит текст с информацией
            )
# оформляем график
fig.update_layout(title='Количество объектов общественного питания по категориям',
                   xaxis_title='Количество заведений',
                   yaxis_title='Категория заведения',
                   legend_title='Категория')

fig.show() # выводим график

Рассмотрим долю объектов общественного питания по категориям

In [17]:
current_palette = sns.color_palette('coolwarm', 20)
# строим диаграмму с сегментами
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=category['category'], # указываем значения, которые появятся на метках сегментов
                             values=category['name'], # указываем данные, которые отобразятся на графике
                             pull = [0.1, 0.0])]) # добавляем аргумент, который выделит сегмент-лидер на графике
fig.update_layout(title='Доля объектов общественного питания по категориям', # указываем заголовок графика
                  width=800, # указываем размеры графика
                  height=600,
                  annotations=[dict(x=1.17, # вручную настраиваем аннотацию легенды
                                    y=1.05,
                                    text='Категория',
                                    showarrow=False)])
fig.show() # выводим график

Рассмотрели количество объектов общественного питания по категориям:

  • больше всего представлено заведений таких как кафе (28,3%) и рестораны(24,3%)
  • меньше всего булочных (3,0%) и столовых (3,7%)

3.2 Количество посадочных мест объектов общественного питания по категориям¶

In [18]:
moscow_places['seats'].describe()
Out[18]:
count    4792.000000
mean      108.361436
std       122.841130
min         0.000000
25%        40.000000
50%        75.000000
75%       140.000000
max      1288.000000
Name: seats, dtype: float64
In [19]:
#построим диаграмму размаха
plt.figure(figsize = (20, 5))
sns.boxplot(data=moscow_places, x='category', y='seats')
plt.title('Распределение посадочных мест по категориям')
plt.ylabel('Количество посадочных мест')
plt.xlabel('Категория заведения')
plt.show()
In [20]:
#построим диаграмму размаха
plt.figure(figsize = (20, 5))
sns.boxplot(data=moscow_places, x='category', y='seats')
plt.title('Распределение посадочных мест по категориям')
plt.ylabel('Количество посадочных мест')
plt.xlabel('Категория заведения')
plt.ylim(0, 400)
plt.show()

Видим большие выбросы по посадочным местам (сомнительно выглядятзаведения с количеством посадочных бест более 400) Поэтому обрежем выбросы и рассмотрим медиану посадочных мест завдений для категорий.

In [21]:
#Распределение посадочных мест по категориям
seats=(moscow_places.query('seats <= 400').groupby('category').agg({'seats':'median'})
       .sort_values(by='seats', ascending=False).reset_index())
(seats
 .style
 .hide_index()
 .format({'seats': '{:.2f}'})
.bar(color='lightgreen', vmin=0, subset=['seats'], align='zero')
 .set_caption('Распределение посадочных мест по категориям'))
Out[21]:
Распределение посадочных мест по категориям
category seats
ресторан 83.00
бар,паб 80.00
кофейня 75.00
столовая 75.00
быстрое питание 64.00
кафе 60.00
пиццерия 52.00
булочная 49.00
In [22]:
# строим столбчатую диаграмму 
fig = px.bar(seats.sort_values(by='seats', ascending=True), # загружаем данные и заново их сортируем
             x='seats', # указываем столбец с данными для оси X
             y='category',# указываем столбец с данными для оси Y
             color='category', #добавим цвет
             text='seats' # добавляем аргумент, который отобразит текст с информацией
            )
# оформляем график
fig.update_layout(title='Количество посадочных мест объектов общественного питания по категориям',
                   xaxis_title='Количество посадочных мест',
                   yaxis_title='Категория заведения',
                   legend_title='Категория')
fig.show() # выводим график

Рассмотрели количество посадочных мест объектов общественного питания по категориям:

  • больше всего посадочных мест в ресторанах, барах, столовых и кофейнях
  • меньше всего посадочных мест в пиццериях и булочных

3.3 Соотношение сетевых и несетевых заведений по количеству¶

In [23]:
#соберем таблицу сетевых заведений по категориям
chain = pd.pivot_table(moscow_places,
                       index=['chain', 'category'],
                       values=['name'],
                       aggfunc='count').reset_index()
#переименуем данные на сет/не сеть
chain['chain'] =chain['chain'].map(lambda x: 'сеть' if x==1 else 'не сеть')

#выдедем соотношение сетевых и не сетевых заведений
chain_all=chain.groupby('chain').sum().reset_index()
chain_all
Out[23]:
chain name
0 не сеть 5198
1 сеть 3204
In [24]:
# строим столбчатую диаграмму 
fig = px.bar(chain_all.sort_values(by='name', ascending=False), # загружаем данные и заново их сортируем
             x='name', # указываем столбец с данными для оси X
             y='chain', # указываем столбец с данными для оси Y
             color='chain', #добавим цвет
             text='name' # добавляем аргумент, который отобразит текст с информацией
            )
# оформляем график
fig.update_layout(title='Количество сетевых и не сетевых заведений',
                   xaxis_title='Количество заведений',
                   yaxis_title='Отношение к сети',
                   legend_title='')
fig.show() # выводим график
In [25]:
# строим диаграмму с сегментами
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=chain_all['chain'], # указываем значения, которые появятся на метках сегментов
                             values=chain_all['name'], # указываем данные, которые отобразятся на графике
                             pull = [0.1, 0.0])]) # добавляем аргумент, который выделит сегмент-лидер на графике
fig.update_layout(title='Доля сетевых и не сетевых заведений', # указываем заголовок графика
                  width=500, # указываем размеры графика
                  height=500,
                  annotations=[dict(x=1.3, # вручную настраиваем аннотацию легенды
                                    y=1.05,
                                    text='Отношение к сети',
                                    showarrow=False)])
fig.show() # выводим график

Рассмотрели соотношение сетевых и несетевых заведений в датасете (не сетевых заведений больше сетевых):

  • не сетевых - 61,9% (5198)
  • сетевых - 38,1% (3204)

3.4 Соотношение сетевых и несетевых заведений по категориям¶

In [26]:
#выведем таблицу распределения по сетям
chain.head()
Out[26]:
chain category name
0 не сеть бар,паб 596
1 не сеть булочная 99
2 не сеть быстрое питание 371
3 не сеть кафе 1598
4 не сеть кофейня 693
In [27]:
# назначаем размер графика
plt.figure(figsize=(12, 6))
# строим столбчатый график средствами seaborn
ax=sns.barplot(x='name', y='category', data=chain.sort_values(by='name', ascending=False), hue='chain')

#аннотация
for p in ax.patches:
    height = p.get_height() 
    width = p.get_width() 
    ax.text(x = width+2, 
    y = p.get_y()+(height/2), 
    s = '{:.0f}'.format(width),
    va = 'center')

# формируем заголовок графика и подписи осей средствами matplotlib
plt.title('Соотношение сетевых и несетевых заведений по категориям')
plt.xlabel('Количество заведений')
plt.ylabel('Категория')

# выбираем положение легенды и указываем размер шрифта
plt.legend(title='')
# добавляем сетку
plt.grid()
# отображаем график на экране
plt.show()
In [28]:
# выберем только сетевые заведения
chain_s=chain.query('chain == "сеть"')
# строим диаграмму с сегментами
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=chain_s['category'], # указываем значения, которые появятся на метках сегментов
                             values=chain_s['name'])]) # указываем данные, которые отобразятся на графике
fig.update_layout(title='Доля сетевых заведений по категориям', # указываем заголовок графика
                  width=800, # указываем размеры графика
                  height=600,
                  annotations=[dict(x=1.2, # вручную настраиваем аннотацию легенды
                                    y=1.05,
                                    text='Категория',
                                    showarrow=False)])
fig.show() # выводим график

Рассмотрели соотношение сетевых и несетевых заведений по категориям:

  • чаще являются сетевыми заведения: кофейни, пиццерии и булочные
  • среди сетей наиболее распространены: кафе, рестораны и кофейни

3.5 Топ-15 популярных сетей в Москве¶

In [29]:
#Топ-15 популярных сетей в Москве
top_15=(moscow_places.query('chain == 1').groupby(['name', 'category']).agg({'chain':'count'})
       .sort_values(by='chain', ascending=False)).reset_index().rename(columns={'chain': 'count'}).head(15)
top_15
Out[29]:
name category count
0 шоколадница кофейня 119
1 домино'с пицца пиццерия 76
2 додо пицца пиццерия 74
3 one price coffee кофейня 71
4 яндекс лавка ресторан 69
5 cofix кофейня 65
6 prime ресторан 49
7 кофепорт кофейня 42
8 кулинарная лавка братьев караваевых кафе 39
9 теремок ресторан 36
10 cofefest кофейня 31
11 чайхана кафе 26
12 буханка булочная 25
13 drive café кафе 24
14 кофемания кофейня 22
In [30]:
# назначаем размер графика
plt.figure(figsize=(12, 7))
# строим столбчатый график средствами seaborn
ax=sns.barplot(x='count', y='name', data=top_15)
   
#аннотация
for p in ax.patches:
    height = p.get_height() 
    width = p.get_width() 
    ax.text(x = width+2, 
    y = p.get_y()+(height/2), 
    s = '{:.0f}'.format(width),
    va = 'center')
         
# формируем заголовок графика и подписи осей средствами matplotlib
plt.title('Топ-15 популярных сетей в Москве', fontsize = 15)
plt.xlabel('Количество заведений')
plt.ylabel('Наименование сети')
# добавляем сетку
#plt.grid()
# отображаем график на экране
plt.show()
In [31]:
# Посмотрим категории для топа
# строим диаграмму с сегментами
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=top_15['category'], # указываем значения, которые появятся на метках сегментов
                             values=top_15['count'])]) # указываем данные, которые отобразятся на графике
fig.update_layout(title='Категории для топ-15', # указываем заголовок графика
                  width=800, # указываем размеры графика
                  height=600,
                  annotations=[dict(x=1.2, # вручную настраиваем аннотацию легенды
                                    y=1.05,
                                    text='Категория',
                                    showarrow=False)])
fig.show() # выводим график

Самой распространенной сетью является "Шоколадница". Топовой категорией среди популярных заведений является кофейня (45,6%), скорее всего это связано с простотой открытия и распространения по франшизе.

3.6 Распределение категорий заведений по административным районам Москвы¶

In [32]:
#категории заведений по административным районы Москвы
category_district = pd.pivot_table(moscow_places,
                       index=['district', 'category'],
                       values=['name'],
                       aggfunc='count').reset_index()
#переименуем данные на АО
category_district['district'] =category_district['district'].str.replace("административный округ", "АО" )
category_district
Out[32]:
district category name
0 Восточный АО бар,паб 53
1 Восточный АО булочная 25
2 Восточный АО быстрое питание 71
3 Восточный АО кафе 272
4 Восточный АО кофейня 105
... ... ... ...
67 Южный АО кафе 264
68 Южный АО кофейня 131
69 Южный АО пиццерия 73
70 Южный АО ресторан 202
71 Южный АО столовая 44

72 rows × 3 columns

In [33]:
# назначаем размер графика
plt.figure(figsize=(15, 15))
# строим столбчатый график средствами seaborn
ax=sns.barplot(x='name', y='district', data=category_district.sort_values(by='name', ascending=False), hue='category')

#аннотация
for p in ax.patches:
    height = p.get_height() 
    width = p.get_width() 
    ax.text(x = width+2, 
    y = p.get_y()+(height/2), 
    s = '{:.0f}'.format(width),
    va = 'center')

# формируем заголовок графика и подписи осей средствами matplotlib
plt.title(' Распределение категорий заведений по административным районам Москвы')
plt.xlabel('Количество заведений')
plt.ylabel('Административный район Москвы')

# выбираем положение легенды и указываем размер шрифта
plt.legend(title='Категория')
# добавляем сетку
plt.grid()
# отображаем график на экране
plt.show()

В датасете представлены 9 административных округов Москвы: восточный, западный, северный, северо-восточный, северо-западный, центральный, юго-восточный, юго-западный и южный.
Наибольшее количество заведений в Центральном АО, для него характерно большое количество ресторанов, в то время как для остальных округов наибольшее распространение характерно для кафе.

3.7 Распределение средних рейтингов по категориям заведений¶

In [34]:
#распределение средних рейтингов по категориям заведений
category_rating = pd.pivot_table(moscow_places,
                       index=['category'],
                       values=['rating'],
                       aggfunc='mean').reset_index().sort_values(by='rating', ascending=False)
category_rating['rating']=round(category_rating['rating'], 2)
category_rating
Out[34]:
category rating
0 бар,паб 4.39
5 пиццерия 4.30
6 ресторан 4.29
4 кофейня 4.28
1 булочная 4.27
7 столовая 4.21
3 кафе 4.12
2 быстрое питание 4.05
In [35]:
# строим столбчатую диаграмму 
fig = px.bar(category_rating.sort_values(by='rating', ascending=False), # загружаем данные и заново их сортируем
             x='category', # указываем столбец с данными для оси X
             y='rating', # указываем столбец с данными для оси Y
             color='category', #добавим цвет
             text='rating' # добавляем аргумент, который отобразит текст с информацией
            )
# оформляем график
fig.update_layout(title='Распределение средних рейтингов по категориям заведений',
                   xaxis_title='Категория',
                   yaxis_title='Средний рейтинг',
                   width=1000, # указываем размеры графика
                  height=500, 
                  showlegend=False)
fig.show() # выводим график

Средний рейтинг для всех категорий заведений практически на одном уровне и варьируется от 4,05 до 4,39.

3.8 Фоновая картограмма (хороплет) со средним рейтингом заведений каждого района¶

Границы районов Москвы, которые встречаются в датасете, хранятся в файле admin_level_geomap.geojson.

In [36]:
#средний рейтинг заведений каждого района
rating_district = round(moscow_places.groupby('district', as_index=False)['rating'].agg('mean')
                   .sort_values(by='rating', ascending=False), 2)
rating_district
Out[36]:
district rating
5 Центральный административный округ 4.38
2 Северный административный округ 4.24
4 Северо-Западный административный округ 4.21
8 Южный административный округ 4.18
1 Западный административный округ 4.18
0 Восточный административный округ 4.17
7 Юго-Западный административный округ 4.17
3 Северо-Восточный административный округ 4.15
6 Юго-Восточный административный округ 4.10
In [37]:
# читаем файл и сохраняем в переменной
with open(r'admin_level_geomap.geojson', 'r', encoding='utf8') as f:
    geo_json = json.load(f)
# импортируем карту и хороплет
   
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=geo_json,
    data=rating_district,
    columns=['district', 'rating'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='YlGnBu',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Средний рейтинг заведений по районам',
).add_to(m)

# выводим карту
m
Out[37]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Из картограммы видно, что средний рейтинг заведений для Центрального административного округа самый высокий. Самый низкий рейтинг заведений присущ Юго-Восточному административному округу.

3.9 Заведения датасета на карте¶

Отобразим все заведения датасета на карте с помощью кластеров средствами библиотеки folium.

In [38]:
# импортируем карту и маркер
from folium import Map, Marker
# импортируем кластер
from folium.plugins import MarkerCluster

# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
# создаём пустой кластер, добавляем его на карту
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)

# пишем функцию, которая принимает строку датафрейма,
# создаёт маркер в текущей точке и добавляет его в кластер marker_cluster
def create_clusters(row):
    Marker(
        [row['lat'], row['lng']],
        popup=f"{row['name']} {row['rating']}",
    ).add_to(marker_cluster)

# применяем функцию create_clusters() к каждой строке датафрейма
moscow_places.apply(create_clusters, axis=1)

# выводим карту
m
Out[38]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

3.10 Топ-15 улиц по количеству заведений¶

In [39]:
#сгруппируем улицы по количеству заведений
street_group=(moscow_places.groupby('street').agg({'name':'count'})
              .sort_values(by='name', ascending=False)).reset_index().rename(columns={'name': 'count'})
street_group
Out[39]:
street count
0 проспект мира 183
1 профсоюзная улица 122
2 проспект вернадского 108
3 ленинский проспект 107
4 ленинградский проспект 95
... ... ...
1442 островная улица 1
1443 отрадный проезд 1
1444 павелецкая набережная 1
1445 1-й балтийский переулок 1
1446 № 7 1

1447 rows × 2 columns

In [40]:
#выделим топ-15 улиц
top_15_street_list = street_group['street'].head(15).unique()
display(top_15_street_list)
#Топ-15 улиц по количеству заведений с категориями
top_15_street=(moscow_places.query('street in @top_15_street_list').groupby(['street', 'category']).agg({'name':'count'})
       .sort_values(by='name', ascending=False)).reset_index().rename(columns={'name': 'count'})
top_15_street

array(['проспект мира', 'профсоюзная улица', 'проспект вернадского',
       'ленинский проспект', 'ленинградский проспект',
       'дмитровское шоссе', 'каширское шоссе', 'варшавское шоссе',
       'ленинградское шоссе', 'мкад', 'люблинская улица',
       'улица вавилова', 'кутузовский проспект', 'улица миклухо-маклая',
       'пятницкая улица'], dtype=object)
Out[40]:
street category count
0 проспект мира кафе 53
1 мкад кафе 45
2 проспект мира ресторан 44
3 проспект мира кофейня 36
4 профсоюзная улица кафе 35
... ... ... ...
106 люблинская улица пиццерия 1
107 проспект вернадского булочная 1
108 мкад столовая 1
109 кутузовский проспект булочная 1
110 мкад бар,паб 1

111 rows × 3 columns

In [41]:
#код для графика
fig = px.bar(top_15_street.sort_values(by='count', ascending=False), x='street', y='count', 
             width = 900, height = 850, color='category')
fig.update_xaxes(tickangle=30)
fig.update_layout(
    title='Общее количество заведений и количество заведений каждой категории по улицам',
    xaxis_title="Название улицы",
    yaxis_title="Количество заведений",
    legend_title="Категория"
)
fig.update_traces( textfont_size = 10,  textangle = 0,  textposition = "outside" ,  cliponaxis = False ) 
fig.show()
In [42]:
# создаём карту Москвы
point = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# пишем функцию, которая принимает строку датафрейма,
# создаёт маркер в текущей точке и добавляет его на карту
def create_marker_point(row):
    Marker([row['lat'], row['lng']],
        popup=f"{row['name']} {row['rating']}"
    ).add_to(point)

# применяем функцию для создания маркера к записям датафрейма
moscow_places.query('street in @top_15_street_list').apply(create_marker_point, axis=1)
    
# выводим карту
point
Out[42]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Наибольшее количество заведений находится на проспекте Мира.
Также на ТОП-15 улицах расположены торговые центры, в которых находится большое количество заведений.

3.11 Улицы с одним объектом общепита¶

In [43]:
#выделим улицы с 1м заведением
one_street_list = street_group.loc[street_group['count'] == 1, 'street']
#кол-во улиц
display(one_street_list.nunique())

457

В датасете имеется информация о 457 улицах с одним заведением

In [44]:
one_street=(moscow_places.query('street in @one_street_list').groupby(['district', 'category']).agg({'street':'count'})
            .sort_values(by='street', ascending=False)
            .reset_index().rename(columns={'street': 'count'}))
one_street['district'] =one_street['district'].str.replace("административный округ", "АО" )
one_street
Out[44]:
district category count
0 Центральный АО кафе 38
1 Центральный АО ресторан 36
2 Центральный АО кофейня 34
3 Центральный АО бар,паб 23
4 Южный АО кафе 22
... ... ... ...
58 Южный АО булочная 1
59 Западный АО столовая 1
60 Северо-Западный АО бар,паб 1
61 Юго-Восточный АО быстрое питание 1
62 Северо-Западный АО быстрое питание 1

63 rows × 3 columns

In [45]:
# назначаем размер графика
plt.figure(figsize=(10, 8))
# строим столбчатый график средствами seaborn
ax=sns.barplot(x='count', y='district', data=one_street, hue='category')

# формируем заголовок графика и подписи осей средствами matplotlib
plt.title('Распределение улиц с одним заведением по административным районам Москвы')
plt.xlabel('Количество улиц с одним заведением')
plt.ylabel('Административный район Москвы')

# выбираем положение легенды и указываем размер шрифта
plt.legend(title='Категория')
# добавляем сетку
plt.grid()
# отображаем график на экране
plt.show()
In [46]:
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
k = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
# создаём пустой кластер, добавляем его на карту
marker_cluster_k = MarkerCluster().add_to(k)

# пишем функцию, которая принимает строку датафрейма,
# создаёт маркер в текущей точке и добавляет его в кластер marker_cluster
def create_clusters_k(row):
    Marker(
        [row['lat'], row['lng']],
        popup=f"{row['name']} {row['rating']}",
    ).add_to(marker_cluster_k)

# применяем функцию create_clusters() к каждой строке датафрейма
moscow_places.query('street in @one_street_list').apply(create_clusters_k, axis=1)

# выводим карту
k
Out[46]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

В датасете имеется информация о 457 улицах с одним заведением.
В основном такие улицы располагаются в Центральном административном округе (это может быть связано с наличием большого количества коротких улиц, что характерно для центральной части города). И лидерами по категориям являются кафе, рестораны и кофейни.
Для остальных районов категория заведений расположенная на одной улице является - кафе.

3.12 Значения средних чеков заведений¶

Значения средних чеков заведений хранятся в столбце middle_avg_bill. Эти числа показывают примерную стоимость заказа в рублях, которая чаще всего выражена диапазоном. Посчитаем медиану этого столбца для каждого района. Используем это значение в качестве ценового индикатора района. Построим фоновую картограмму (хороплет) с полученными значениями для каждого района.

In [47]:
#Посчитаем медиану (т.к. есть выбросы) middle_avg_bill для каждого района
bill_district = (moscow_places.groupby('district', as_index=False)['middle_avg_bill'].agg('median')
                   .sort_values(by='middle_avg_bill', ascending=False))
bill_district
Out[47]:
district middle_avg_bill
1 Западный административный округ 1000.0
5 Центральный административный округ 1000.0
4 Северо-Западный административный округ 700.0
2 Северный административный округ 650.0
7 Юго-Западный административный округ 600.0
0 Восточный административный округ 575.0
3 Северо-Восточный административный округ 500.0
8 Южный административный округ 500.0
6 Юго-Восточный административный округ 450.0
In [48]:
# создаём карту Москвы
bill = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=geo_json,
    data=bill_district,
    columns=['district', 'middle_avg_bill'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='YlGnBu',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Средняя стоимость заказа по районам',
).add_to(bill)

# выводим карту
bill
Out[48]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Построили фоновую картограмму со значениями среднего чека для каждого района. Наибольший средний чек характерен для Центрального и Западного административного округа Средний чек больше зависит от района, а не от удаленности от центра.

Вывод:¶

Рассмотрено количество объектов общественного питания по категориям:

  • больше всего представлено заведений таких как кафе (28,3%) и рестораны(24,3%)
  • меньше всего булочных (3,0%) и столовых (3,7%)

Рассмотрено количество посадочных мест объектов общественного питания по категориям:

  • лидерами по количеству посадочных мест являются: рестораны, бары, столовые и кофейни
  • меньше всего посадочных мест в пиццериях и булочных

Соотношение сетевых и несетевых заведений по количеству:

  • не сетевых - 61,9% (5198)
  • сетевых - 38,1% (3204)

Соотношение сетевых и несетевых заведений по категориям показывает, что чаще являются сетевыми заведения: кофейни, пиццерии и булочные. Среди сетей наиболее распространены: кафе, рестораны и кофейни.

Самой распространенной сетью является "Шоколадница".
Топовой категорией среди сетевых заведений является кофейня (45,6%).

В датасете представлены 9 административных округов Москвы: восточный, западный, северный, северо-восточный, северо-западный, центральный, юго-восточный, юго-западный и южный. Наибольшее количество заведений в Центральном АО, для него характерно большое количество ресторанов, в то время как для остальных округов наибольшее распространение характерно для кафе.

Средний рейтинг для всех категорий заведений практически на одном уровне и варьируется от 4,05 до 4,39.

Средний рейтинг заведений для Центрального административного округа самый высокий. Самый низкий рейтинг заведений присущ Юго-Восточному административному округу.

Рссмотрели Топ-15 улиц по количеству заведений:

  • наибольшее количество заведений находится на проспекте Мира.
  • на ТОП-15 улицах расположены торговые центры, в которых находится большое количество заведений, что могло повлиять на рейтинг.

В датасете имеется информация о 457 улицах с одним заведением. В основном такие улицы располагаются в Центральном административном округе (это может быть связано с наличием большого количества коротких улиц, что характерно для центральной части города). И лидерами по категориям являются кафе, рестораны и кофейни.
В остальных районах для заведений расположенных на одной улице наиболее распространенной является категория - кафе.

Наибольший средний чек характерен для Центрального и Западного административного округа. Средний чек больше зависит от района, а не от удаленности от центра.

4. Исследование: открытие кофейни¶

Основателям фонда «Shut Up and Take My Money» не даёт покоя успех сериала «Друзья». Их мечта — открыть такую же крутую и доступную, как «Central Perk», кофейню в Москве. Будем считать, что заказчики не боятся конкуренции в этой сфере, ведь кофеен в больших городах уже достаточно. Попробуем определить, осуществима ли мечта клиентов.

In [49]:
#выведем датасет только с кофейнями
moscow_coffee = moscow_places.query('category == "кофейня"')
moscow_coffee.head()
Out[49]:
name category address district hours is_24 lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street
3 dormouse coffee shop кофейня москва, улица маршала федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 False 55.881608 37.488860 5.0 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.0 0 NaN улица маршала федоренко
25 в парке вкуснее кофейня москва, парк левобережный Северный административный округ ежедневно, 10:00–21:00 False 55.878453 37.460028 4.3 NaN NaN NaN NaN 1 NaN парк левобережный
45 9 bar coffee кофейня москва, коровинское шоссе, 41, стр. 1 Северный административный округ пн-пт 08:00–18:00 False 55.885837 37.513422 4.0 NaN NaN NaN NaN 1 46.0 коровинское шоссе
46 cofefest кофейня москва, улица маршала федоренко, 6с1 Северный административный округ пн-пт 09:00–19:00 False 55.879934 37.492522 3.6 NaN NaN NaN NaN 1 NaN улица маршала федоренко
52 cofix кофейня москва, улица дыбенко, 7/1 Северный административный округ ежедневно, 08:00–22:00 False 55.878531 37.479395 3.8 NaN NaN NaN NaN 1 NaN улица дыбенко
In [50]:
#количество кофеен
print('Всего кофеен в датасете:', moscow_coffee['name'].count())

Всего кофеен в датасете: 1413

Распределение кофеен по районам

In [51]:
#Посчитаем количество кофеен для каждого района
coffee_district = (moscow_coffee.groupby('district', as_index=False)['name'].agg('count')
                   .sort_values(by='name', ascending=False))

(coffee_district
 .style
 .hide_index()
 .bar(color='lightgreen', vmin=0, subset=['name'], align='zero')
 .set_caption('Распределение кофеен по районам'))
Out[51]:
Распределение кофеен по районам
district name
Центральный административный округ 428
Северный административный округ 193
Северо-Восточный административный округ 159
Западный административный округ 150
Южный административный округ 131
Восточный административный округ 105
Юго-Западный административный округ 96
Юго-Восточный административный округ 89
Северо-Западный административный округ 62
In [52]:
# создаём карту Москвы
coffee = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=geo_json,
    data=coffee_district,
    columns=['district', 'name'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='YlGnBu',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Распределение кофеен по районам',
).add_to(coffee)

# выводим карту
coffee
Out[52]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Абсолютным лидером по количеству кофеен является Центральный административный округ (скорее всего это связано с большой проходимостью, наличием офисов и туристической зоны).
Меньше всего кофеен в Северо-Западном административном округе.

Доля круглосуточных кофеен

In [53]:
#соберем таблицу круглосуточных кофеен
coffee_is_24 = pd.pivot_table(moscow_coffee,
                       index=['is_24'],
                       values=['name'],
                       aggfunc='count').reset_index()
#переименуем данные на круглосуточно/не круглосуточно
coffee_is_24['is_24'] =coffee_is_24['is_24'].map(lambda x: 'круглосуточно' if x==True else 'не круглосуточно')

#выдедем соотношение сетевых и не сетевых заведений
coffee_is_24
Out[53]:
is_24 name
0 не круглосуточно 1354
1 круглосуточно 59
In [54]:
# строим диаграмму с сегментами
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=coffee_is_24['is_24'], # указываем значения, которые появятся на метках сегментов
                             values=coffee_is_24['name'], # указываем данные, которые отобразятся на графике
                             pull = [0.2, 0.0])]) # добавляем аргумент, который выделит сегмент-лидер на графике
fig.update_layout(title='Доля круглосуточных заведений', # указываем заголовок графика
                  width=600, # указываем размеры графика
                  height=600,
                  annotations=[dict(x=1.3, # вручную настраиваем аннотацию легенды
                                    y=1.05,
                                    text='Режим работы',
                                    showarrow=False)])
fig.show() # выводим график

Доля круглосуточных кофеен составляет всего 4,18% (59 заведений)

Распределение рейтингов кофеен по районам?

In [55]:
#средний рейтинг заведений каждого района
coffee_rating_district = round(moscow_coffee.groupby('district', as_index=False)['rating'].agg('mean')
                   .sort_values(by='rating', ascending=False), 2)
coffee_rating_district
Out[55]:
district rating
5 Центральный административный округ 4.34
4 Северо-Западный административный округ 4.33
2 Северный административный округ 4.29
7 Юго-Западный административный округ 4.28
0 Восточный административный округ 4.28
8 Южный административный округ 4.23
6 Юго-Восточный административный округ 4.23
3 Северо-Восточный административный округ 4.22
1 Западный административный округ 4.20
In [56]:
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
c_r = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=geo_json,
    data=coffee_rating_district,
    columns=['district', 'rating'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='YlGnBu',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Средний рейтинг кофеен по районам',
).add_to(c_r)

# выводим карту
c_r
Out[56]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Высокий рейтинг кофеен характерен для Центрального и Северо-Западного административного округа. Нимменьший рейтинг в Северо-Восточном и Заподном округах.
В целом средний рейтинг мало отличается по показателям от 4,2 до 4,34.

Средняя стоимость чашки капучино по районам

In [57]:
#Посчитаем медиану middle_avg_bill для каждого района
moscow_coffee_cup = (moscow_coffee.groupby('district', as_index=False)['middle_coffee_cup'].agg('median')
                   .sort_values(by='middle_coffee_cup', ascending=False))
moscow_coffee_cup
Out[57]:
district middle_coffee_cup
7 Юго-Западный административный округ 198.0
5 Центральный административный округ 190.0
1 Западный административный округ 189.0
4 Северо-Западный административный округ 165.0
3 Северо-Восточный административный округ 162.5
2 Северный административный округ 159.0
8 Южный административный округ 150.0
6 Юго-Восточный административный округ 147.5
0 Восточный административный округ 135.0
In [58]:
# создаём карту Москвы
cup = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=geo_json,
    data=moscow_coffee_cup,
    columns=['district', 'middle_coffee_cup'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='YlGnBu',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Средняя стоимость заказа по районам',
).add_to(cup)
# выводим карту
cup
Out[58]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Для формировании цен на меню при открытии кофейни стоит ориентироваться на геолокацию. Но необходимо учесть возможные аномалии и выбросы: например на Западном и Юго-Западном АО мы можем видеть наличие аэропорта, где ценник будет сильно отличаться.

Вывод:

Всего кофеен в датасете: 1413

Абсолютным лидером по количеству кофеен является Центральный административный округ (скорее всего это связано с большой проходимостью, наличием офисов и туристической зоны). Меньше всего кофеен в Северо-Западном административном округе.

Доля круглосуточных кофеен составляет всего 4,18% (59 заведений)

Высокий рейтинг кофеен характерен для Центрального и Северо-Западного административного округа. Нимменьший рейтинг в Северо-Восточном и Заподном округах. В целом средний рейтинг мало отличается по показателям от 4,2 до 4,34.

Для формировании цен на меню при открытии кофейни стоит ориентироваться на геолокацию, но необходимо учесть возможные аномалии и выбросы.

Выбор локации для открытия бизнеса - это совокупность многих факторов: конкуренция, поток людей и т.д.
Есть смысл рассмотреть улицы с одним заведением в центральной части города, скорее всего хороший поток людей и малая конкуренция. С другой стороны может оказаться, что это далеко не лучшие места, от этого и малое количество заведений на этих улицах.
В целом стоит ориентироваться на высокую проходимость (центр города, туристические маршруты, торговые центры).

По результатам исследования была выполнена презентация: https://disk.yandex.ru/i/yTXJOnWce0XljQ

In [ ]: